AI 요약관련 정보

• LLM 토큰은 LLM의 기본 통화이며, 텍스트는 토큰으로 분해되어 처리됩니다. 💰
• LLM 제공업체마다 토큰 어휘가 다르기 때문에 동일한 프롬프트라도 다른 수의 토큰이 사용될 수 있습니다. 🔤
• 토큰화는 텍스트를 LLM이 이해할 수 있는 숫자 형태로 인코딩하는 과정입니다. 🔢
• LLM은 텍스트가 아닌 숫자로 연산하며, 출력 토큰은 다시 텍스트로 디코딩됩니다. 🤖
• 토큰 어휘는 훈련 데이터에 따라 구축되며, 어휘 크기가 클수록 더 효율적인 토큰화가 가능합니다. 📚
• 드물게 사용되는 단어는 더 많은 토큰으로 분할될 수 있으며, 이는 LLM이 익숙하지 않은 언어 또는 코드에서 더 많은 토큰을 사용하는 이유입니다. 🧩
• 토큰 인코딩은 텍스트를 토큰으로 변환하고, 디코딩은 토큰을 다시 텍스트로 변환하는 과정입니다. 🔄
• TypeScript는 AI 기반 애플리케이션 구축에 적합하며, Python은 모델 구축에 더 적합합니다. 💻
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